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基于python的旅游信息爬取以及数据分析

通过这次毕业设计,我又一次的感受到了python这门编程语言的魅力所在,它简单易懂的代码以及丰富的库给我留下了深刻的印象,让简单的操作能够发挥出复杂的作用,让人爱不释手。当然,在毕业设计实现的过程中,也遇到过很多的困难,有时候在寻找页面规则的时候,往往卡在那里好久,久久没有进展,让人无从下手,大大的减缓了毕业设计完成进度,这个时候,我的同学以及导师吴瑞然老师都会帮我指明方向,同学之间的互相讨论,不

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#python#旅游#数据分析
基于大数据的校园一卡通数据分析与可视化平台

项目基于国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据,使用数据分析和建模的方法,挖掘数据中所蕴含的信息,对学生在校园内的消费行为、生活习惯和消费金额等方面进行规律分析,同时对学校不同食堂、商铺等销售数据、人流量等维度进行统计分析,并构建 web 交互平台,通过视觉感知,更清晰直观、方便快速地抓住数据的信息,辅助管理者做出高效的决策。

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#大数据#数据分析#数据挖掘
基于python及神经网络的人脸识别系统

人脸识别是计算机视觉[7]和模式识别[7]中的一个重要分支,人脸识别技术其最大的作用就是利用人脸的特征性来区分个体身份。人脸识别技术主要完成人脸图像与数据库已存的所有图像的匹配过程,判断出“你”是谁,最终实现人脸识别。人脸识别应用场景大致可以分为两类:一是两张人脸照片进行比较,二是将一张人脸照片与多张人脸照片进行比较。前者通常是判断两张人脸照片是否为同一个人,通常应用在人脸匹配上。后者通常是在若干

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#python#神经网络#开发语言
基于深度学习的语音识别算法的设计与实现

对深度神经网络的网络结构参数进行确定:输入层、隐藏层、输出层的神经元个数,神经网络的激活函数(sigmoid,relu 和 tanH)的选择,如何初始化参数,计算正向和反向传播的代价函数、损失函数,确定算法中的 learning rate(学习率)、iterations(梯度下降法循环的数量)、mini batch size(批量梯度下降的大小)等超参数的最优值,如何避免搭建深度神经网络会出现的诸

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#深度学习#语音识别#算法
基于Python的空气质量数据分析与实践

Pandas是Python当中的一个拓展的库,Pandas里面包含了大量的标准数据类型并且提供了高效操作大型数据的工具,对于数据的处理,pandas可以做到非常的高效,并且可以与多种类库共同使用,对编程者非常友好。同时Pandas也提供了集中数据结构供使用者使用:1. Series: 一维数组,类似于List列表的一种数据结构,但是Series与List有一些不同之处,就是Series只允许储存相

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#python#数据分析#开发语言
基于深度学习的股票价格预测研究

如今的时代,信息爆炸满足了深度学习需要的大量的数据,CPU、GPU和云计算的发展满足了深度学习需要的大量计算力,以及优秀算法大大缩短了训练周期,这些共同使得深度学习的实现变得越来越容易。最后,本文实验的数据量不大,且使用的是日线数据,日后的研究可以采用更高频的小时线、分钟线,增加数据量的同时更有利于深度学习的挖掘。把握公司未来价值中重要的一环在于对公司价值的估值,即使采用相同的估值方法,不同的人对

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#深度学习#人工智能
基于python及神经网络的人脸识别系统

人脸识别是计算机视觉[7]和模式识别[7]中的一个重要分支,人脸识别技术其最大的作用就是利用人脸的特征性来区分个体身份。人脸识别技术主要完成人脸图像与数据库已存的所有图像的匹配过程,判断出“你”是谁,最终实现人脸识别。人脸识别应用场景大致可以分为两类:一是两张人脸照片进行比较,二是将一张人脸照片与多张人脸照片进行比较。前者通常是判断两张人脸照片是否为同一个人,通常应用在人脸匹配上。后者通常是在若干

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#python#神经网络#开发语言
基于机器学习的心血管疾病分析与预测

对心血管疾病数据的来源进行了介绍,并且介绍了数据集中一些数据属性。最后对收集来的数据进行了预处理操作。本文数据从Kaggle平台获取,该平台是一个主要为数据科学家进行学习竞赛、代码分享的平台。发布者可以在该平台上提供一些数据、发布一些任务,来寻找解决问题的方法。参赛者可以以组队的形式来参与项目,优秀的方案可获得奖金,所以对于参赛者来说,不仅可以锻炼自己的实际操作能力,还有可能获得丰厚的奖金。除此以

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基于深度学习的股票价格预测研究

如今的时代,信息爆炸满足了深度学习需要的大量的数据,CPU、GPU和云计算的发展满足了深度学习需要的大量计算力,以及优秀算法大大缩短了训练周期,这些共同使得深度学习的实现变得越来越容易。最后,本文实验的数据量不大,且使用的是日线数据,日后的研究可以采用更高频的小时线、分钟线,增加数据量的同时更有利于深度学习的挖掘。把握公司未来价值中重要的一环在于对公司价值的估值,即使采用相同的估值方法,不同的人对

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#深度学习#人工智能
基于深度学习的语音识别算法的设计与实现

对深度神经网络的网络结构参数进行确定:输入层、隐藏层、输出层的神经元个数,神经网络的激活函数(sigmoid,relu 和 tanH)的选择,如何初始化参数,计算正向和反向传播的代价函数、损失函数,确定算法中的 learning rate(学习率)、iterations(梯度下降法循环的数量)、mini batch size(批量梯度下降的大小)等超参数的最优值,如何避免搭建深度神经网络会出现的诸

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#深度学习#语音识别#算法
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